机器之心发布 机器之心编辑部 LiBai（李白）模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed、FairSeq 这些所有主流 Transformer 库的优点，让大模型训练飞入寻常百姓家...凡此种种，使得大模型成为部分科技巨头的特权。如何加速模型训练效率，让更多工程师可以使用、研究大模型成为当务之急。 问题是，市面上那么多支持分布式训练的模型库，选哪个最合适？...近期，由一流科技团队研发的以高效性起家的国产开源深度学习框架 OneFlow 上线了 LiBai（李白）模型库，这个新生代模型库覆盖了 Hugging Face、Megatron-LM、DeepSpeed...大模型训练通常需要依赖一些技术，LiBai 提供了混合精度训练、梯度重计算、梯度累加、ZeRO 等特性，可以轻松与数据并行、模型并行、流水并行组合使用。 快速复现实验。...DeepSpeed：基于 PyTorch 的模型显存优化相关的深度定制库，提供分布式训练、混合精度训练、ZeRO 等技术，可以有效节约内存的开销，使得在数据并行下也可以有效地训练大模型。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势...在预测未来语言和图像数据存量方面，研究团队开发了概率模型来预测数据累积率。...训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。...3 大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。...举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
OpenAI是一家非营利人工智能研究公司，其使命是构建安全的人工智能，并尽可能广泛推广人工智能。...正在努力发展人工智能，并乐于与其他机构共享其方案及成果，同时也将努力加强其组织管理结构，为此制定了以下目标： 一 度量自身取得的进展 虽然人工智能的度量指标难以确定，但我们需要一个指标来度量我们的进展并帮助确定研究重点...因此研究人员正在制定一项指标体系，用以衡量智能助手在各种环境条件下对用户预期目标的实现程度。...二 打造家用机器人 OpenAI正在研究如何让实体机器人（现成的、非OpenAI制造的产品）帮人们做日常家务。...从更广泛的意义上看，机器人研究为解决人工智能领域的诸多难题奠定了良好的实验基础。
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势...在预测未来语言和图像数据存量方面，研究团队开发了概率模型来预测数据累积率。...2、训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。...大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。...举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
经常听见tick数据，回测的时候也用过，但是还真的没有自己去处理过tick数据，据说tick数据有很多坑，所以打算自己研究一下。...首先的第一步就是先拿正常的tick数据来生成bar，从而能够理解一些细节，然后就是自己用ctp去接收tick数据，看看ctp有没有坑。 ...这里，完美的tick数据是wind上的。 这是wind上面导出来的，看起来还是比较正常的，反正一秒两个数据嘛。...实际过程中，我们的tick数据都是实时的，所以，tick数据的质量往往由两个因素决定，一个是我们处理tick的回调数据的速度，如果响应和处理都很慢的话，显然就会有很大的问题；另外一个影响实时的tick数据的因素就是...ctp前置的实时负载，如果服务器压力大的话，很容易就会丢失数据。
全文较长，建议阅读时间4分钟。 往期回顾：【图说】2016年中国云计算产业趋势分析报告
本文汇总了20篇与图大模型相关的论文（主要以推荐系统领域为主），展示最新的工作研究进展。...，先前的研究尝试通过整合辅助信息来解决这个问题。...我们在一个全面的数据集上评估了我们方法的有效性，并展示了其提高推荐相关性和质量的能力。这项研究不仅揭示了大型语言模型尚未开发的潜力，而且为在招聘市场开发先进的推荐系统提供了宝贵的见解。...然而，新架构的快速发展导致了研究与这些技术的实际应用之间的鸿沟。评估这些模型在部署中的泛化能力需要对复杂的真实世界数据集进行大量实验，这可能是不容易的和昂贵的。...在三个真实世界数据集上进行的大量实验表明，LLMGR优于几种竞争基线方法，表明其在增强SBR任务方面的有效性以及作为未来探索研究方向的潜力。 11.
新加坡南洋理工大学的 Lei 等人对基于对话的推荐系统进行了总结，提出了基于对话的推荐系统需要关注的四个研究问题。 1....03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...但是由于推荐系统观测到的数据并不存在常识知识，所以系统难以解决这类问题。 常识库是一种解决上述问题的关键技术。...如何利用这些知识库更好地指导推荐列表的生成是有待探索的重要研究领域。目前，结合常识提升推荐质量的研究工作比较少见，这一领域可能会是未来推荐系统研究的一个新方向。...为什么公司对候选人数据库能力的要求越来越高了？ 数据分析如何解决商业问题？这里有份超详细攻略 如何做用户画像分析？ ▼点击阅读原文，了解本书详情~
03 常识推荐 与人工智能的其他领域一样，推荐系统也面临着数据完整性的问题，即观测到的数据只涵盖一部分现实世界的情况。...但是由于推荐系统观测到的数据并不存在常识知识，所以系统难以解决这类问题。 常识库是一种解决上述问题的关键技术。...如何利用这些知识库更好地指导推荐列表的生成是有待探索的重要研究领域。目前，结合常识提升推荐质量的研究工作比较少见，这一领域可能会是未来推荐系统研究的一个新方向。...适读人群 本书不仅适合互联网、大数据等相关领域技术人员阅读，也适合高等院校计算机、软件工程、人工智能等专业的本科生和研究生参考。...谢幸博士是世界领先的推荐系统专家，他和合作者们基于过往研究经历与所开发的开源项目，深入浅出地介绍推荐系统的基础知识、原理和实践经验。本书受众广泛，适合初学者、技术人员及研究人员阅读。
首先，看一下著名的李白与杜甫。全唐诗中，杜甫写了12首与李白有关的诗，李白则只有3首与杜甫有关的诗。...“前进四”表示，杜甫写李白的诗多，一方面因为李白是长辈，比杜甫大了十来岁，成名时间也早得多，更多的是因为杜甫和李白的性格不同：李白飘逸，杜甫深情。 那么，唐代诗人间的唱和互动以哪两人最为频繁呢？...白居易是“大V中的大V” 另外，从排名前三十的引用关系来看，白居易还与李逢吉、崔玄亮、李建、李绅等名字相连次数很多。...他山之石 “数据挖掘” 在历史研究中大有可为 实际上，程序员的这次“跨界”也得到不少人文领域读者的关注。...信息技术革命与“大数据”时代的到来，为史学研究史料整理、分析思路造成了不小的冲击。论文认为，计算机“数据挖掘”的特长在历史研究中大有可为。
首先，看一下著名的李白与杜甫。全唐诗中，杜甫写了12首与李白有关的诗，李白则只有3首与杜甫有关的诗。...“前进四”表示，杜甫写李白的诗多，一方面因为李白是长辈，比杜甫大了十来岁，成名时间也早得多，更多的是因为杜甫和李白的性格不同：李白飘逸，杜甫深情。 那么，唐代诗人间的唱和互动以哪两人最为频繁呢？...白居易是“大V中的大V” 另外，从排名前三十的引用关系来看，白居易还与李逢吉、崔玄亮、李建、李绅等名字相连次数很多。“前进四”称，白居易绝对是唐朝诗人朋友圈中的明星，是“大V中的大V”。...“数据挖掘”在历史研究中大有可为 实际上，程序员的这次“跨界”也得到不少人文领域读者的关注。...信息技术革命与“大数据”时代的到来，为史学研究史料整理、分析思路造成了不小的冲击。论文认为，计算机“数据挖掘”的特长在历史研究中大有可为。
首先来个中英文化碰撞，让它用英文评价一下李白： 还可以，正确地说出了李白的朝代。...要做到这两点，分别需要在架构和训练数据上做一些调整。 架构上，LLaSM将当前的语音识别模型和大语言模型做了个整合。...训练数据上，研究人员整理出了一个包含19.9万个对话和50.8万个语音-文本样本的数据集LLaSM-Audio-Instructions。...研究人员主要基于WizardLM、ShareGPT和GPT-4-LLM等数据集，通过文本转语音技术，给这些数据集生成语音包，同时过滤掉无效对话。...这也是目前最大的中英文语音文本指令遵循数据集，不过目前还在整理中，据研究人员表示，整理完后会进行开源。 不过，论文暂时没有对比它和其他语音模型或文本模型的输出效果。
经常听见tick数据，回测的时候也用过，但是还真的没有自己去处理过tick数据，据说tick数据有很多坑，所以打算自己研究一下。...首先的第一步就是先拿正常的tick数据来生成bar，从而能够理解一些细节，然后就是自己用ctp去接收tick数据，看看ctp有没有坑。 这里，完美的tick数据是wind上的。...一切的行情软件，其实都是根据tick数据来实现的。 tick数据当然还有别的东西，比如ask、bid但是，最重要的还是last_price和volume。...实际过程中，我们的tick数据都是实时的，所以，tick数据的质量往往由两个因素决定，一个是我们处理tick的回调数据的速度，如果响应和处理都很慢的话，显然就会有很大的问题；另外一个影响实时的tick数据的因素就是...ctp前置的实时负载，如果服务器压力大的话，很容易就会丢失数据。
随后，我们用机器学习算法确定了机器学习领域中排名前十的研究主题。不局限于模型，我们提供了涵盖优化、数据、特征等方面的整体视角。这种定量方法减少了调查偏差。...前言 2007 年，一篇名为《数据挖掘排名前十的算法（Top 10 algorithms in data mining）》的论文指出并介绍了在数据科学领域中排名前十的最有影响力的数据挖掘算法。...源于对主要期刊及会议的定量分析，本文研究回顾了机器学习研究领域内排名前十的流行研究方向。本研究涵盖了一些更广泛范围内的研究主题，不仅包括模型，还包括像数据集，特征，优化技术以及评价矩阵这样的概念。...我们注意到在排名前三的研究主题，即「支持向量机」，「神经网络」，以及「数据集」之后，研究主题的流行度发生了急剧下跌。我们注意到在「目标函数」之后有另一次下跌。接下来的 7 个话题在流行度方面非常接近。...这一现象可以归为如下原因：首先，我们不只考虑模型，而将考察范围扩展到包含特征，数据以及优化的整个机器学习领域。其次，不同于对领域内专家的看法进行调查，我们采用定量研究以减小偏差。
为此，本论文研究团队开发出一项全面的基准测试流程，以评估各种AI大语言模型在生物医学数据挖掘上的性能。 研究应用 该基准测试流程已应用于「德睿智药」内部PharmKG平台中AI大语言模型研发。...该大模型主要用于生物医药数据的快速高质量提取，构建更高质量生物知识网络，以赋能靶点评估立项等新药研发关键流程。...ChatGPT和基准模型在BLURB基准测试上的性能 该研究对ChatGPT在前述六种生物医学数据挖掘任务上的性能进行了测试。...4 结论 本研究构建了一项将AI大语言模型应用于生物医学NLP任务的基准研究流程。实验数据显示，基于GPT-3.5构建的ChatGPT模型在一些生物医学NLP基准数据集上表现欠佳。...该基准研究有助于指导和优化AI大语言模型研发流程，加速高质量的生物医药领域大模型研发进展。
近日里看了看大刘写的《诗云》，内心不禁有感，但此篇文章同别的读后感有些许不同。 决定未来的是什么？ 在很久之前我一直认为，决定未来的是技术。...如《诗云》所写，纵使神族可以克隆一个完全一样的李白，把李白的灵魂和思想也放在了克隆李白上，我认为也是不能的。 不知道是否了解文艺复兴的魅力？...就像我看过的十三亿数据训练的写作机器人一样，它可以用好的句子写出好的作文，但它是否经历过这些事呢？它是否能读懂自己写的作文呢？...众所周知，现在无论是什么学者都在向大统一理论的方向研究。大统一理论就是宇宙的一切事物的一个统一公式，这个公式就是最具有规律的，因此宇宙几乎都是有规律可寻的。...但是艺术似乎没有规律，或者是一个无尽大的规律，就是π一样，只要有文明能将艺术的规律化简，也就是化为1+1=2这样简单，艺术便可被技术支配。
「AI」的一方是一个名叫「AI科幻世界」的工具，源自创新工场DeeCamp人工智能夏令营，创作者是一支由中科院计算技术研究所、中国科学院大学、华中科技大学、乔治梅森大学等国内外著名高校学生组成的队伍，创新工场大湾区研究院首席科学家宋彦博士团队为此提供了核心语言模型和工程指导...300G语料、千块GPU训练大模型 创新工场AI工程院执行院长王咏刚介绍，这次用来创作科幻小说的核心模型是创新工场大湾区研究院在1000多块显卡上训练的中文生成模型，用了300GB的中文语料，其规模与GPT...-2 Large相当，训练完毕后又用了少量故事数据做微调。...李白感叹了一句。 他们在一家外企上班，一所最好的公立大学。马斯克说，他们这里的工资高，福利好，离家近，而且离家近的同时代表着尊严。但李白仍然对离开满心不满。离家近跟自己有什么关系，他想。...李白问马斯克是否想离开家乡去大城市，毕竟他在这儿做的事儿已经足够多了。马斯克想了想说，我想去看看海。 李白没想到的是，他的这个想法会害死自己。他们曾经在一个人的胃里放了三个月的毒药。
本文是腾讯AI Lab微信号第三篇文章，深度解析本届ACL热门研究。文章第一部分是三大前沿领域重点文章解析，包括信息抽取、问答系统和机器翻译等。第二部分是ACL简介及我们NLP团队首次亮相。...图：腾讯AI Lab主任张潼博士现场演讲座无虚席 图：参与ACL的团队 图：现场论文展示 从研究领域和前沿思考出发，我们重点关注了三大领域的前沿研究，以下为重点论文评述。...论文分别在模拟数据集和真实数据集上进行了模型检验，在自动评估和人工评估上都证实了其模型超出其他传统端到端模型。...在公开的数据集WebQuestions上，实验证明该方法能有效提升端到端模型实验性能。...该模型在六个分本分类（主题分类和情感分类）的公开数据集中取得目前最优的结果。
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